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中国人民银行调查统计司 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 中国金融出版社

ISBN：9787504973870

商品编码：29692570273

包装：平装

出版时间：2014-04-01

基本信息

书名：金融统计与分析2014 04

定价：30.00元

作者：中国人民银行调查统计司

出版社：中国金融出版社

出版日期：2014-04-01

ISBN：9787504973870

字数：156000

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《金融统计与分析(2014.4)》由中国人民银行调查统计司组织编写，本书对宏观经济金融形势进行分析预测，对经济金融运行中出现的问题进行专题调研，并从中央银行的角度提出看法和政策建议，定期公布各类经济金融统计数据。全书包括宏观经济、区域经济、热点追踪、专题调研、放眼世界、经济金融统计数据等栏目，本书汇集了人民银行系统各层次调查统计部门的研究成果，力求真实、可靠地反映经济运行现状。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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金融市场波动性与风险管理：方法、模型与应用 一、 前言：金融市场复杂性的凸显与研究的必要性 在二十一世纪的金融图景中，市场波动性已成为一种常态，其剧烈程度和复杂性不断挑战着传统的研究范式和实践工具。从2008年的全球金融危机到近年来局部地区的金融动荡，再到疫情对全球经济和金融市场造成的深刻影响，无一不表明金融市场的内在风险及其相互传染的特性。理解和量化这些波动性，并在此基础上构建有效的风险管理框架，不仅是金融理论研究的核心议题，更是维护金融稳定、保障经济健康运行的关键所在。 本书旨在深入探讨金融市场波动性的成因、度量方法、预测模型及其在风险管理中的实际应用。我们关注的不仅仅是统计学意义上的波动率，更包含了其背后所蕴含的系统性风险、流动性风险、传染风险等多种复杂因素。通过整合前沿的计量经济学理论、统计学方法以及金融工程的最新进展，本书力求为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的金融市场波动性与风险管理研究视角。 二、 金融市场波动性的驱动因素分析 金融市场波动性并非孤立存在，而是由多种内外部因素共同驱动的。理解这些驱动因素是进行有效分析和管理的前提。 1. 宏观经济因素： 经济增长的周期性波动、通货膨胀水平、利率变动、货币政策调整、财政政策的实施等，都会对金融资产的估值和市场预期产生直接影响，进而引发价格的剧烈波动。例如，央行加息预期往往导致债券价格下跌和股票市场承压，而宽松的货币政策则可能刺激资产价格上涨。 2. 微观市场因素： 公司层面的盈利能力、财务状况、并购重组、新产品发布、管理层变动等“公司事件”，以及市场参与者的交易行为、情绪变化、信息不对称程度、交易成本等，都会在局部或整体市场层面引发价格波动。尤其是在信息传播效率极高的现代市场，一点风吹草动都可能被放大，导致短期内的剧烈反应。 3. 制度与监管因素： 金融监管政策的调整、法律法规的变化、交易制度的改革、市场准入规则的变更等，对市场参与者的行为模式和风险偏好有着深远影响。例如，加强金融监管可能暂时抑制市场活跃度，但也可能长期稳定市场预期，减少非理性波动。 4. 外部冲击与黑天鹅事件： 自然灾害、地缘政治冲突、技术革命的突破或陷阱、疫情爆发等“黑天鹅”事件，往往具有突发性、颠覆性和不可预测性，对金融市场造成系统性冲击，其影响的广泛性和持续性远超常规波动。 5. 情绪与行为因素： 投资者心理、群体行为、羊群效应、恐慌性抛售或非理性繁荣等行为金融学中的概念，在解释市场短期内的过度波动和趋势性变化方面发挥着重要作用。市场情绪的传导机制和放大效应是理解波动性的一个不可忽视的维度。 三、 金融市场波动性的度量与建模 精确度量和预测波动性是风险管理的核心技术。本书将梳理并介绍多种成熟和新兴的波动性度量与建模方法。 1. 历史波动率（Historical Volatility）： 基于历史价格数据的统计学度量，是最直观、最简单的波动率衡量方式。本书将讨论其计算方法（如标准差）、优点（易于理解和计算）以及局限性（滞后性，无法捕捉未来预期）。 2. 隐含波动率（Implied Volatility）： 通过期权定价模型（如Black-Scholes模型）反向计算得出的市场对未来波动率的预期。本书将深入分析隐含波动率的理论基础，介绍其计算方法，并探讨其作为市场情绪和风险预警信号的价值。 3. GARCH族模型： 广义自回归条件异方差（GARCH）模型及其各类变种（如EGARCH, GJR-GARCH, IGARCH等）是刻画金融时间序列收益率“波动率聚集性”（Volatility Clustering）现象的经典模型。本书将详细介绍GARCH模型的数学原理、参数估计、模型检验以及在不同市场环境下模型的选择与应用。 4. 随机波动率模型（Stochastic Volatility Models, SV）： 相较于GARCH模型将波动率视为收益率的确定性函数，随机波动率模型将波动率本身视为一个独立的随机过程。本书将介绍其主要形式（如Heston模型），探讨其在捕捉更复杂波动率动态方面的优势，并讨论其参数估计和应用挑战。 5. 极端值理论（Extreme Value Theory, EVT）： 传统统计模型（如正态分布）在描述极端价格变动时存在不足。EVT专注于研究随机变量的尾部行为，本书将介绍Pareto分布、Gumbel分布等，以及Block Maxima和Peaks Over Threshold等方法，用于量化和预测极端风险事件发生的概率。 6. 高频数据与微观结构分析： 随着高频交易数据的普及，利用tick数据、日内数据进行波动率研究成为可能。本书将探讨高频数据下的波动率估计方法（如二次变差法），以及微观市场结构对波动率的影响。 四、 金融风险管理理论与实践 基于对波动性的深入理解，本书将进一步阐述多种金融风险管理策略与工具。 1. 风险度量指标： VaR (Value at Risk)： 在给定的置信水平下，一定持有期内资产组合可能面临的最大损失。本书将介绍VaR的计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法），并讨论其优缺点和局限性。 CVaR (Conditional Value at Risk) / ES (Expected Shortfall)： 在损失超过VaR的情况下，预期的平均损失。CVaR作为VaR的补充，能够更好地反映尾部风险，本书将探讨其计算和应用。 压力测试（Stress Testing）与情景分析（Scenario Analysis）： 通过模拟极端市场事件，评估资产组合在不利情况下的表现。本书将介绍构建有效压力测试情景的关键要素和方法。 2. 投资组合管理与风险分散： 均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）： 现代投资组合理论的基石，通过权衡预期收益和风险（方差），构建最优投资组合。本书将深入分析其模型假设、计算方法，并讨论其在实践中的局限性。 风险预算（Risk Budgeting）： 将总风险分配到不同的资产、因子或风险来源。本书将探讨如何基于波动率度量，进行有效的风险预算，以实现风险-收益的均衡。 相关性与协方差矩阵的估计与应用： 在构建多元资产组合时，准确估计资产间的相关性至关重要。本书将介绍多种相关性/协方差矩阵的估计方法，并讨论其在风险管理中的敏感性。 3. 衍生品在风险管理中的应用： 期货与期权对冲： 介绍如何利用股指期货、利率期货、汇率期货以及各类期权（如欧式期权、美式期权）来对冲资产组合的系统性风险、价格风险等。 互换（Swaps）与结构性产品： 讨论利率互换、货币互换等在管理利率风险和汇率风险中的作用，以及如何设计结构性产品以满足特定的风险收益目标。 4. 系统性风险与金融传染： 系统性风险的度量： 介绍CoVaR（Conditional Value at Risk）、MES（Marginal Expected Shortfall）等衡量单个机构或资产对整体金融体系风险贡献的指标。 网络分析与传染模型： 应用网络理论、图论等工具，分析金融机构之间的相互依赖关系，模拟风险在金融体系中的传播路径，为宏观审慎监管提供支持。 五、 未来展望与研究前沿 金融市场的演进是永无止境的，波动性与风险管理的研究也需要不断创新。本书将在最后部分展望未来的研究方向： 大数据与机器学习在波动性分析中的应用： 探索利用非结构化数据（如新闻文本、社交媒体信息）以及深度学习模型来提升波动率预测的准确性和洞察力。 行为金融学与市场微观结构研究的深化： 结合实证数据，更深入地理解投资者行为、市场情绪如何影响波动性，以及高频交易对市场稳定性的影响。 宏观审慎监管与金融稳定： 关注如何利用计量模型和风险分析工具，为维护整个金融体系的稳定提供政策建议。 气候变化与环境金融风险： 探讨气候变化相关的物理风险和转型风险如何影响金融资产价格和市场波动性。 新兴市场波动性与风险管理： 针对新兴市场特有的制度环境、市场结构和发展阶段，研究更具针对性的波动性度量与风险管理策略。 六、 结语 本书的撰写旨在搭建一座连接理论与实践的桥梁，为金融从业者、研究人员、政策制定者以及对金融市场感兴趣的读者提供一个深入理解波动性、精通风险管理的平台。我们坚信，通过不断学习和运用科学的分析工具，能够更好地驾驭金融市场的风浪，实现资产的保值增值，并为构建一个更稳定、更健康的金融体系贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对金融领域的量化分析和统计方法都抱有浓厚的兴趣，总想找一本能够系统梳理这些知识的书籍。偶然间翻到了这本《金融统计与分析2014 04》，尽管书名中的年份和月份让我有些犹豫，但内容却意外地给了我不少启发。这本书并没有像许多教材那样枯燥乏味地罗列公式和理论，而是通过大量的案例分析，将复杂的金融统计概念生动地展现在读者面前。我特别喜欢书中对风险管理模型的介绍，作者用清晰的语言解释了 VaR（风险价值）的计算原理，以及如何通过历史模拟法和参数法来评估投资组合的潜在损失。这对于我理解市场波动和制定投资策略非常有帮助。此外，书中还探讨了时间序列分析在金融数据中的应用，比如如何利用ARMA和GARCH模型来预测股票价格的变动趋势。虽然有些模型我之前接触过，但这本书的讲解角度和实践操作步骤让我有了更深的认识。总的来说，这是一本既有理论深度又不失实践指导意义的书籍，让我对金融市场的理解更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融工程领域抱有极大的热情，特别是对金融衍生品的定价和风险对冲策略非常感兴趣。《金融统计与分析2014 04》这本书，在这些方面给了我非常多的宝贵信息。我特别喜欢书中关于信用风险建模的部分。作者介绍了如何利用生存分析模型和违约距离模型来评估借款人的违约概率，以及如何构建信用违约互换（CDS）的定价模型。这对于我理解固定收益产品和信用衍生品的风险定价非常有帮助。书中还探讨了如何利用多元统计方法来分析金融市场的联动性，比如协方差矩阵的估计和主成分分析的应用，这有助于我理解不同资产类别之间的风险溢出效应。此外，书中对贝叶斯统计方法在金融建模中的应用也进行了介绍，比如如何利用贝叶斯方法来估计金融模型的参数，以及如何进行模型选择。这些内容为我提供了更灵活、更强大的统计分析工具。总而言之，这本书的内容涵盖了金融工程的多个重要领域，对于希望深入理解金融市场运作机制的读者来说，是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化交易略有了解的投资者，我一直在寻找能够帮助我提升分析能力的读物。《金融统计与分析2014 04》的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它并非一本简单的操作手册，而是深入浅出地剖析了金融市场背后隐藏的统计规律。让我印象深刻的是，书中对因子模型在资产定价中的应用进行了详尽的阐述。作者不仅介绍了 Fama-French 三因子模型，还将其与 Carhart 四因子模型进行了对比分析，并结合了实际的股票数据进行回测，展示了不同因子对股票收益的影响力。这种理论与实践相结合的方式，极大地增强了我的学习兴趣。此外，书中对金融衍生品定价的统计方法也进行了探讨，比如 Black-Scholes 期权定价模型，以及如何通过蒙特卡洛模拟来评估复杂的期权组合。这些内容对我理解期权交易的内在逻辑，以及如何量化期权风险起到了至关重要的作用。这本书的价值在于，它能够引导读者从宏观的统计视角去审视金融市场，而非仅仅停留在微观的交易技巧层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融学专业的学生，我在学习过程中总是希望能够接触到更前沿、更实用的研究方法。《金融统计与分析2014 04》这本书，恰好满足了我对这些方面的探索。书中关于高频金融数据的分析技巧，给了我很大的启发。作者详细介绍了如何处理海量的高频交易数据，并利用这些数据来构建微观结构模型，以捕捉市场微观层面的交易行为和价格动态。这对我理解高频交易的原理以及其对市场效率的影响非常有帮助。此外，书中还对机器学习在金融预测中的应用进行了深入的探讨，比如如何利用支持向量机（SVM）和神经网络来预测股票市场的短期走势，以及如何利用决策树和随机森林来识别信用风险。这些先进的分析方法，是我在传统教材中较少接触到的。这本书让我看到了金融统计分析未来的发展方向，也激发了我进一步深入研究这些前沿技术的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

最近在研究宏观经济指标与金融市场之间的关系，希望能找到一些量化的分析工具。《金融统计与分析2014 04》这本书的内容，在很大程度上契合了我的需求。我尤其关注书中关于货币政策传导机制的统计分析部分。作者通过构建计量经济模型，分析了利率变动、信贷扩张以及通货膨胀预期等宏观变量如何影响股票市场、债券市场以及外汇市场的波动。这些分析让我对宏观经济政策的实际效果有了更直观的认识。书中还涉及了对经济周期性波动的量化研究，比如如何利用 HP 滤波法来提取经济的潜在产出，以及如何通过回归分析来识别经济增长的驱动因素。这些工具对于我理解经济的长期趋势和短期波动非常有帮助。虽然书中一些模型涉及到较多的统计学知识，但作者的讲解方式非常细致，并配以大量的图表和数据示例，使得理解起来并不困难。总而言之，这本书为我提供了一个从统计学角度解读宏观经济与金融市场互动的有力框架。